数据中的知识发现KDD和机器学习概念
数据中的知识发现的过程
（1）数据清洗：消除噪声和删除不一致的数据。
（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起
（3）数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据
（4）数据变换：通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式
(5)数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式。
（6）模式评估：根据某总兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣模式
（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。
数据挖掘中的有趣模式（挖掘到知识）的特征。
（1）易于被人理解。
（2）在某种确信度上，对于新的检验数据是有效的。
（3）是潜在有用的。
（4）是新颖的。
模式兴趣度的客观度量
（1）X =>Y的的关联规则，一种客观度量基于是规则的支持度（support）。规则的支持度表示事物数据库中满足规则的事物所占的百分比。支持度可以取概率P(X U Y),其中X U Y 表示同时包含X和Y的事务. support(X=>Y) = P(X u Y)
(2)关联规则的另一种客观度量是置信度（confidence）,他评估所发现的规则的确信程度。置信度可以取条件概P(X I Y) ,即包含X也包含Y的概率 .confidence(X=>Y) = P(Y I X)
机器学习的概念
机器学习考察计算机如何基于数据学习（或提高他们的性能）。其主要应用领域之一是，计算机程序基于数据自动的学习识别复杂的模式，并做出智能的决断。
web搜素引擎的本质是大型数据挖掘应用
（1）爬行：决定应该爬过那些页面和爬行频率。
（2）索引：选择被索引的页面和决定构建索引的范围。
（3）搜素：决定如何排列各个页面，广告投放。
数据中的知识发现KDD和机器学习概念相关推荐
- 以人为本的机器学习：谷歌人工智能产品设计概述 By 机器之心2017年7月17日 12:13 取代了手动编程，机器学习（ML）是一种帮助计算机发现数据中的模式和关系的科学。对于创建个人的和动态的经历
以人为本的机器学习:谷歌人工智能产品设计概述 By 机器之心2017年7月17日 12:13 取代了手动编程,机器学习(ML)是一种帮助计算机发现数据中的模式和关系的科学.对于创建个人的和动态的经历来 ...
- 过滤特征_机器学习深度研究：特征选择中几个重要的统计学概念
机器学习深度研究:特征选择过滤法中几个重要的统计学概念----卡方检验.方差分析.相关系数.p值 问题引出 当我们拿到数据并对其进行了数据预处理,但还不能直接拿去训练模型,还需要选择有意义的特征(即特 ...
- 独家 | 零售业中的惊涛骇浪——人工智能、机器学习和大数据
作者:Prannoiy Chandran 翻译:李润嘉 校对:丁楠雅 本文约5600字,建议阅读15分钟. 本文教你如何利用人工智能和机器学习来提高零售业的效率和顾客参与度. 时尚是一门富有魅力的生意 ...
- 大数据中，机器学习和数据挖掘的联系与区别
数据挖掘是从海量数据中获取有效的.新颖的.潜在有用的.最终可理解的模式的非平凡过程. 数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术. 从数据分析的角度来看,数据挖掘与 ...
- 机器学习数据中类别变量（categorical variable）的处理方法
类别变量(categorical variable):只有有限个值得变量,如性别就是一个类别变量,类似于这种. 如果不对这些变量做预处理,训练出来的模型可能是错误的. 主要有三种方法来处理这个变量. ...
- 【迁移学习】大数据时代下的迁移学习--- 机器学习的下一个前沿
文章内容索引: 什么是迁移学习? 为什么现在需要迁移学习? 迁移学习的定义 迁移学习的应用场景 迁移学习的应用 从模拟仿真中学习 适应新的领域场景 跨语言转化知识 迁移学习方法 使用预先训练的CNN得 ...
- 机器学习概念 — 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、欠拟合、过拟合、后向传播、损失和优化函数、计算图、正向传播、反向传播
1. 监督学习和无监督学习 监督学习 ( Supervised Learning ) 和无监督学习 ( Unsupervised Learning ) 是在机器学习中经常被提及的两个重要的学习方法. ...
- 加速点击控制应用中的边缘分析和机器学习部署 | 免费直播
想知道如何为电机控制或者其它工业物联网应用实现远程诊断和预测性维护吗?此次研讨会将通过名为"PYNQ"的革新型架构向您展示赛灵思 Zynq SoC在工业物联网边缘智能和控制应用中的 ...
- 在Data Collector中使用TensorFlow进行实时机器学习
导言 只有当业务方面的用户和应用程序能够从一系列来源访问原始和聚合数据,并及时生成数据驱动时,才能实现现代DataOps平台的真正价值.借助机器学习,分析师和数据科学家可以利用TensorFlow等技 ...
最新文章
- 信号量，互斥锁，条件变量的联系与区别
- 预告丨2018年值得关注的200场机器学习会议
- 在linux中如何高效的使用帮助
- 15道使用频率极高的基础算法题
- python语言面试基础_【python面试指北】1.语言基础
- hadoop（4）——用python代码结合hadoop完成一个小项目
- How to be a great Project Director
- [置顶] C语言中各种数据类型的长度 sizeof char, short, int, long, long long
- 获取要素集中字段的唯一值
- LGD模型开发细节|全网首发
- denied git permission_Git使用之Permission Denied问题解决[2153-Noblog]
- TypeScript笔记（5）—— 基本数据类型
- E-BERT: 电商领域语言模型优化实践
- 跟我一起考PMP---项目的管理过程
- python古诗词生成_唐诗生成器
- 转《DB2操作指南及命令大全》
- PHP 将大量数据导出到 Excel 的方法
- 命令行（cmd.exe）中操作注册表
- 如何禁用计算机防病毒程序,win10系统怎么关闭Windows Defender防病毒程序
- 方法为什么---走出软件作坊：三五个人十来条枪 如何成为开发正规军（三十九）